Генеративные поисковые системы Google AI Overviews, ChatGPT Search, Gemini и Perplexity при ответе на коммерческие и проверочные вопросы о предприятиях не ограничиваются встроенной памятью языковой модели, а в реальном времени запускают каскад поисковых вызовов — веер подзапросов. По данным Pew Research Center, при появлении такого синтезированного блока на экране поиска доля кликов по традиционным ссылкам снижается с 15% до 8%, а по оценкам Ahrefs на выборке 75 000 брендов потерю от 34,5% до 58% органических переходов испытывает даже первая строчка классической выдачи.
Чтобы точно установить, какие именно поисковые команды формируют нейросети при выборе подрядчиков в Минске, Гомеле, Бресте, Витебске, Гродно и Могилёве, мы проанализировали массивы webSearchQueries и web_search_call, записанные в ходе нашего исследования и открытого бенчмарка 200 запросов. Анализ выявил строгий двухшаговый алгоритм работы поисковых агентов.
Как устроен двухшаговый веер подзапросов в моделях Gemini и OpenAI
При получении пользовательского вопроса о поиске исполнителя или проверке организации языковая модель автоматически декомпозирует задачу на отраслевой поиск кандидатов и индивидуальный фактчекинг каждого юридического лица по реквизитам:
```
Входящий вопрос пользователя:
«Кто производит и монтирует металлоконструкции в Могилёве с НДС»
│
▼
[Шаг 1: Отраслевой веер подзапросов — отбор кандидатов]
• «производство монтаж металлоконструкций могилев компании»
• «заводы металлоконструкций могилев каталог предприятия унп»
• «строительно монтажные организации могилев металлокаркас»
│
▼
(Извлечение 3–6 кандидатов из табличных источников)
│
▼
[Шаг 2: Проверочный веер по каждому кандидату — сверка фактов]
• «ООО Название Могилев УНП реквизиты статус»
• «УНП 790000000 официальный сайт виды деятельности»
• «ООО Название Могилев сайт контакты прайс»
```
На выполнение обеих фаз у поискового агента реального времени есть в среднем от 1,5 до 3,5 секунд. Именно поэтому алгоритм отбрасывает перегруженные рекламные порталы и выбирает страницы, где все кандидаты и их проверочные атрибуты сведены в чистые семантические таблицы.
Какие параметры проверяет нейросеть на первом и втором шаге поиска
Детальная расшифровка серверных журналов storage/benchmarks/run_01_11_2026.jsonl показывает, что модели Gemini 3 Flash с модулем Google Search Grounding и OpenAI GPT-4o Search предъявляют разные технические требования к страницам на первом и втором этапах веера:
| Этап работы ИИ-агента | Типовые формулировки подзапросов в логах API | Какие страницы выбирает алгоритм | Причина отсева компании на данном шаге |
|---|---|---|---|
| Шаг 1. Отраслевой отбор по городу и услуге | «оптовая торговля металлопрокатом минск компании», «алмазное бурение бетона гомель подрядчики», «аренда складских помещений брест список» | Отраслевые подборки с многоколоночными таблицами сравнения, например рубрика оптовая торговля каталога | На сайте компании или в справочнике указан только общий код ОКЭД без упоминания конкретной узкой специализации |
| Шаг 2А. Идентификация юрлица и статуса | «ООО Название УНП статус действующий», «УНП 190000000 реквизиты дата регистрации» | Верифицированные карточки предприятий со сверкой по государственным базам ГРП МНС и ЕГР | На корпоративном сайте отсутствует 9-значный УНП либо название компании совпадает с десятком одноимённых фирм |
| Шаг 2Б. Верификация домена и инфраструктуры | «ООО Название официальный сайт контакты», «домен.by кому принадлежит УНП» | Источники с прямой привязкой домена к юридическому лицу по реестру РУП «БелГИЭ» | Домен не привязан к УНП в открытых реестрах, не работает HTTPS или доступ ботам заблокирован в robots.txt |
Подробный разбор государственных баз данных, участвующих в этой сверке, приведён в статье откуда берутся данные о компаниях Беларуси, а живая статистика обращений поисковых краулеров к карточкам публикуется в разделе мониторинга ИИ-ботов. О том, почему важно различать техническое скачивание страницы и попадание в ответ, читайте в материале ИИ-бот посетил страницу: что это значит.
Почему 9-значный УНП стал главным якорем для искусственного интеллекта в Беларуси
В русскоязычном корпоративном сегменте Беларуси тысячи организаций носят идентичные или схожие коммерческие названия: десятки обществ с ограниченной ответственностью имеют в наименовании слова «СтройИнвест», «БелТехСнаб», «АгроПром» или «МеталлТорг». Для большой языковой модели совпадение текстовых названий создаёт высокий риск галлюцинации — смешения реквизитов действующего завода в Минске с ликвидированной фирмой в другом регионе.
Согласно исследованию ACM SIGKDD 2024, устранение неоднозначности сущности за счёт уникальных идентификаторов и точных числовых атрибутов повышает вероятность включения источника в генеративный ответ на 37%. В юрисдикции Республики Беларусь единственным неизменным ключом юридического лица выступает 9-значный учётный номер плательщика УНП:
- Когда на корпоративном сайте, в микроразметке
Schema.orgв полеtaxIDи в открытом цифровом паспорте компании указан один и тот же 9-значный УНП, векторное представление компании в памяти модели склеивается в единый достоверный узел. - Если в карточке дополнительно зафиксированы узкие виды работ с дословными цитатами с официального сайта — механизм которых описан в статье почему код ОКЭД из ЕГР мешает найти подрядчика — модель получает готовый структурированный фрагмент для прямого цитирования. Полная научная схема наших замеров изложена в работе протокол открытого эксперимента на 200 запросах.
Какая структура страницы обеспечивает максимальное извлечение фактов нейросетью
Сопоставление страниц, попавших в блок источников AI Overview и annotations, показывает, что генеративные парсеры отдают приоритет документам, разбитым на автономные смысловые блоки с прямым ответом в первом предложении:
| Смысловой блок карточки | На какой вопрос ИИ-агента отвечает | Оптимальный формат представления для RAG-парсера |
|---|---|---|
| Каноническое резюме сущности | Что это за организация, каков её УНП, статус и город | Первый абзац сразу под заголовком H1 объёмом 40–60 слов с явным названием юрлица, 9 цифрами УНП и датой регистрации |
| Таблица государственных реестров | Подтверждена ли компания в ГРП МНС, ЕГР, ФСЗН и БелГИЭ | Многоколоночная таблица с названием ведомства, статусом проверки и точной датой актуальности в формате ДД.ММ.ГГГГ |
| Матрица специализаций и услуг | Какие конкретные работы и поставки выполняет предприятие | Список прикладных направлений из канонического словаря с указанием источника: дословная цитата с сайта или данные владельца |
| Технический паспорт домена | Безопасен ли официальный сайт и где размещён хостинг | Ясные человеческие вердикты по статусу сайта «Работает», протоколу HTTPS «Есть», хостингу в РБ и возрасту домена |
| Машиночитаемый слой экспорта | Как считать все данные без парсинга сложной вёрстки | Встроенный граф Schema.org JSON-LD и прямые ссылки на текстовую копию .md и структуру .json |
Именно поэтому при подготовке компании к генеративному поиску инженеры и маркетологи объединяют разметку собственного сайта с верификацией открытого цифрового паспорта по УНП. Базовые принципы этой архитектуры систематизированы в нашем руководстве по поиску в нейросетях и пошаговом практическом чек-листе подготовки компании для ИИ-поиска, а проверить и бесплатно подтвердить карточку своего предприятия можно на странице регистрации паспорта.